산업 지형의 전환
아마존 CTO 버너 보겔스 박사 WSJ 기고 번역
저는 항상 산업 혁명에 매료되었습니다. 그 기간 동안의 혁신은 산업 운영을 완전히 변화시켜 대량 생산과 가격 인하를 가능하게 했습니다. 저는 지금 제가 보고 있는 것과 유사점을 그릴 수밖에 없어요. 18세기의 증기 동력 전환 제조와 마찬가지로, 인터넷을 통해 IT 리소스를 온디맨드 방식으로 제공하는 클라우드 기술이 오늘날 산업 운영을 변화시키고 있습니다.
데이터 레이크(Data Lakes), 사물 인터넷 (IoT), 엣지 기술, 머신-투-머신 커뮤니케이션 및 머신러닝(ML)은 모두 이러한 디지털 전환의 일부이며, 흔히 인더스트리 4.0이라고 부릅니다. 가장 흥미로운 점은 클라우드 기술이 단순히 산업 기업들이 더 적은 비용으로 더 많은 수익을 창출하는 데 그치지 않고 민첩성, 품질, 안전성 및 지속 가능성을 향상시킨다는 점입니다.
아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS)에서 폭스바겐(Volkswagen), 조지아-퍼시픽(Georgia-Pacific), 인비스타(INVISTA), 캐리어(Carrier) 및 GE와 같은 선도적인 산업 기업들과 협력하게 되었으며, 이들은 모두 클라우드 기술을 사용하여 운영을 재창조하고 있습니다. 이러한 기업은 물론 디지털 전환에서 성공을 거둔 많은 다른 기업들도 규모에 맞게 데이터를 수집하고 관리하고, 머신 러닝 및 엣지 솔루션을 수용하는 방법을 이해하고 있으며, 이들 기업만 그렇게 하지는 않습니다.
1. 대규모 데이터 수집 및 관리
대규모로 데이터를 수집하고 관리하는 것은 디지털 혁신의 여정을 시작할 때 산업 기업들이 안고 있는 가장 큰 과제들 중 하나입니다. 산업 기업은 하루에 테라바이트의 데이터를 생성할 수 있으며, 종종 사일로(Silo)들에 있으며, 온-프레미스 데이터 저장소, 산업용 애플리케이션 및 IoT 기기에 분산되어 있습니다. 그 결과, 공장 내 다른 라인이나 또는 다른 공장 현장에서 생산성 및 장비 가용성과 같은 중요한 측정 기준을 얻는 것은 거의 불가능하게 되었습니다.
그러나 폭스바겐과 같은 클라우드의 기업들에게는 스토리지, 컴퓨팅 및 분석을 확장하는 것은 문제가 되지 않습니다. 몇 분 만에 스케일업 또는 스케일 다운할 수 있습니다. 또한 클라우드는 데이터를 통합하고 저장할 수 있는 중앙 집중식 장소를 제공하여 언제 어디서나 액세스하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 폭스바겐은 다양한 데이터 솔루션을 실행하는 124개의 분산된 공장 사이트에서 클라우드 내 단일 아키텍처로 데이터를 마이그레이션함으로써 생산성을 30% 향상할 것으로 기대하고 있습니다.
2. 엣지에서 실시간 머신 러닝
또한 클라우드 기술은 예측 유지 보수와 자동화된 품질 관리에도 매우 중요합니다. 둘 다 대량의 데이터에 대해 머신러닝(ML) 모델을 학습해야 하기 때문에 데이터가 사일로에 있을 때는 어렵습니다. 클라우드에서 데이터를 중앙 집중화하면 머신러닝이 가능합니다.
그러나 결함이 있는 제품이나 기계가 식별되는 속도도 중요합니다. 예를 들어, 일반적인 종이 제품 기계의 속도를 고려하면, 품질 불량을 인식하고 생산 결정을 내리는 데 60초가 걸린다면, 기계는 이미 1마일의 사용할 수 없는 제품을 생산했을 것입니다. 실시간으로 자동 결정을 내리려면, 머신러닝이 엣지에 있어야 합니다.
산업 시설 내의 센서와 같은 엣지 장치는 처리, 분석, 스토리지 및 머신 러닝을 위해 클라우드에 의존하지만, 머신 러닝 추론과 같은 일부 처리도 장치에서 바로 수행합니다. 이렇게 하면 대기 시간이 줄어듭니다.
엣지에 있는 머신러닝의 파워를 컴퓨터 비전과 결합하면 한 걸음 더 나아갑니다. 컴퓨터 비전은 기계가 훨씬 더 빠른 속도와 효율성을 가진 인간 수준 이상의 정확도로 이미지에서 결함 있는 제품과 같은 것들을 식별할 수 있게 해 줍니다. 예를 들어, 조지아-퍼시픽은 컴퓨터 비전, 머신 러닝 및 엣지 기술을 사용하여 종이 타월 제조에서 종이의 찢김을 줄였으며, 이로 인해 회사는 품질과 수익을 수백만 달러까지 높일 수 있었습니다.
3. 전문가들에게 도움을 받아라
대규모 전환은 광범위한 기술이 필요한 경우가 많기 때문에 단독으로 수행하기가 어렵습니다. 이러한 이유로 업계 선두 기업들은 클라우드 기술에 경험이 있는 조직과 협력하여 디지털 전환 속도를 높이고 지속적인 경쟁력을 창출하고 있습니다.
예를 들어, 인비스타는 AWS와 협력하여 600대의 서버를 AWS 클라우드로 이전하고 완전히 자동화된 폐쇄 루프의 재고 처리를 구축하여 연간 2백만 달러를 절감했습니다. 이전에는 인비스타가 분석을 위해 단일 공장의 과거 데이터를 데이터 과학자에게 전달하는 데 두 달이 걸렸습니다. 경험이 풍부한 팀으로부터 도움을 받아 인비스타는 더 많은, 더 빠른 성과를 달성했습니다.
4. 독특한 관점을 가진 클라우드 제공 업체
AWS에서는 스마트 제품을 설계 및 제조하고 글로벌 유통 네트워크를 통해 수십억 개의 제품을 배포하는 아마존의 25년 경험을 바탕으로 산업 클라우드 솔루션을 개발할 때 독특한 관점을 가지고 있습니다.
업계 고객을 위해 설계된 서비스 제품군에는 IoT, AI, ML, 분석, 컴퓨팅, 스토리지 및 엣지 서비스가 결합되어 있어 클라우드 기술이나 머신 러닝에 대한 광범위한 경험 없이도 디지털 혁신을 쉽게 진행할 수 있습니다.
이 블로그는 월스트리트 저널(WSJ)의 12월 22일(화)에 아마존 CTO인 버너 보겔스 박사가 직접 기고한 글을 번역해 봤습니다. 이 번역 글은 WSJ의 허락을 받지 않고 정보 공유 목적으로만 작성했으므로 어떠한 상업용으로 사용할 수 없으며, 원본 저작물 모두 WSJ에게 저작권이 있음을 알려 드립니다.
원본 제목: 산업 지형의 전환(Transforming the Industrial Landscape)
게시자: Werner Vogels, CTO, Amazon
원본 링크: https://partners.wsj.com/aws/reinventing-with-the-cloud/transforming-the-industrial-landscape/
AWS Re:Invent 앤디 제시 CEO 키노트 후기 - 왜 기업들은 창조해야 하는가? : https://brunch.co.kr/@synabreu/104
폭스바겐 AWS 사례: https://aws.amazon.com/ko/solutions/case-studies/volkswagen-group/
조지아-퍼시픽 AWS 사례: https://aws.amazon.com/ko/solutions/case-studies/georgia-pacific/
인비스타(INVISTA) 제조 공장의 최적화 AWS 사례: https://aws.amazon.com/ko/solutions/case-studies/invista-case-study/
AWS re:Invent 2020 - Developer Keynote with Dr. Werner Vogels : https://www.youtube.com/watch?v=jt-gV1YwmnI&t=4112s
아마존 웹 서비스 코리아 웹사이트: https://aws.amazon.com/ko/
